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  • 数学基础-模型准确度影响因素

    千次阅读 2018-06-06 11:30:13
    使用交叉验证的方式来检验模型的准确度,交叉验证将数据集分为训练集、验证集、测试集,各类模型其相应的评价指标。 模型评价 将在后续的文章中介绍。 写博客的目的是学习的总结和知识的共享,如侵权,请与我...

    我们在运用数据科学解决问题时必须清楚的理解问题、理解数据、掌握一系列方法,才能很好的解决问题。

    统计学习的对象是数据,数据的类型包括数字、文字、图像、音频、视频以及他们的组合。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性,即同类数据具有相似的特征或者具有相同的分布特性。统计学习方法学习这种特征,将生成的模型用于数据的分类或预测。

    统计学习方法三要素包括:模型(模型集合,概率模型表示为条件概率P(Y/X)、非概率模型为决策函数Y=f(X)))、策略(评价准则,损失函数:度量一次预测的好坏)、算法(模型选择)。

    模型准确度影响因素:数据质量、数据科学家的水平。

    1、数据质量对模型准确度的影响

    训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。一旦训练数据准备好,其他的事情就顺理成章了。当数据量过少时容易出现训练不足的问题,当数据量过多时容易出现过训练的问题,对于一个模式的样本数据集来说,它应该尽可能的包含该模式的各个种类,而且每个种类的样本数量以及在全部数据中所占的比例对于模型建立和评价至关重要。所以我们要尽最大的努力获取尽可能全面的数据。

    例如,在进行车辆故障检测时,发生故障状态较少,导致故障相关数据较少,就会存在故障建模数据不足,模型就不具备对未知故障的检测能力。如果某类故障的数据特别多,其他类故障的数据比较少会导致模型对数据少的故障检测能力较差,最好是各类别故障数据均衡。数据质量的提升依赖于车厂对长期持久运行的车辆数据的搜集。

    模型训练对数据量的需求取决于模型结构和参数个数,参加点击打开链接

    2、数据科学家的水平

    数据科学家的水平体现在领域知识和数据分析能力,数据分析能力包括:数据预处理、特征选择、模型选择、模型调参、模型验证,是数据工程师基于数据和目标进行的一系列工作,这就是普通的数据工程师跟大师级数据科学家的差距所在。成为大师级数据科学家是所有从事数据科学工作的人们的梦想。

    2.1 领域知识

    领域知识可以帮助我们更好的处理数据,建立更好的特征集,对于提升建模的效率和效果至关重要,丰富的领域知识是假设生成的基础,有关假设生成的意义请参考点击打开链接

    2.2 数据分析能力

    (1)数据预处理

    数据是多种多样的,包括数字、文本、图像、音频、视频等,不同的数据处理方法不同,数字类型数据包括分类型、数值型。数据预处理包括数据异常处理和数据变换。数据中存在三大类异常,包括错误数据、空缺值、离群点。不同类型数据的处理方法将在后续的文章中介绍。

    (2)特征工程

    特征工程是从现有数据中提取更多信息,特征工程包括特征转换、特征衍生、特征选择。特征工程将在后续的文章中介绍。

    (3)模型选择

    模型选择建立在对问题的理解、对数据的理解、对各种模型的理解的基础之上,结合经验和不断的尝试,以选择最适合的模型获得更高的准确率。模型选择将在后续的文章中介绍。

    (4)模型调参

    机器学习算法是由参数驱动的。这些参数对学习的结果有明显影响。参数调整的目的是为每个参数寻找最优值,以改善模型正确率。要调整这些参数,必须对它们的意义和各自的影响有所了解,遍历参数集合,观察训练过程输出,寻找最优参数。模型调参将在后续的文章中介绍。

    (5)模型评价

    使用交叉验证的方式来检验模型的准确度,交叉验证将数据集分为训练集、验证集、测试集,各类模型有其相应的评价指标。模型评价将在后续的文章中介绍。


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    千次阅读 2019-02-15 21:48:31
    1、漏报与误报概念 ...同样的移动不同人、不同场景去看,的人觉得很明显,而的人觉得没多明显。同理IPC也无法做到绝对意义上的准确判断,算法设计上只能符合大多数人主观的感觉和习惯,因此...

    1、漏报与误报概念
    移动侦测:IPC(网络摄像头)监控过程中检测到画面中存在变动即会报警提示,是一个监控过程是在一些场景十分常见的功能。
    移动侦测实际上是一个较复杂的概念,到底怎么样才算真正的移动,什么样的移动程度应该报警,实际上很模糊。同样的移动不同人、不同场景去看,有的人觉得很明显,而有的人觉得没多明显。同理IPC也无法做到绝对意义上的准确判断,算法设计上只能符合大多数人主观的感觉和习惯,因此存在一些特殊的运动场景让IPC无法判断是否触发了移动侦测,产生了不符合人主观感觉的结果。
    IPC并不能区分运动的物体具体是什么,只要判定达到了算法的阈值即报警,所以对于IPC本身来说并没有误报和漏报的概念,这个概念取决于人主观判断,对于触发移动侦测的内容,我们更在意它是否对于我们有价值。如果要划分漏报和误报两类,我们根据此来划分还是比较合理的。所以现实中的影子,风吹树摇,河水波纹,飞虫等等这些,我们更希望这些不触发移动侦测;而人或者与人相关的活动(例如:车)这些物体的移动是我们希望看到的。
    由于目前的移动侦测算法原理无法准确区分运动的物体到底是人还是其他东西,因此需要算法设计人员在误报与漏报取一个平衡。由于误报与漏报是一个相反的概念,一个需要提高阈值、一个需要降低阈值;在平衡漏报与误报的过程中,一般都会将阈值降低一点减少漏报,因为一般情况下用户不会在意多录几段录像,但少了录像或报警对用户影响更大。

    2、实际场景中影响移动侦测因素
    在实际场景使用过程中,可能受监控场景、移动物体等方面因素的影响导致漏报或误报,总结下来可以概括为:
    1、运动速度过快或者过慢
    因为在检测中有个VDA间隔,表示MD检测每隔几帧做一次,主要是为了节约资源;算法中设置的是一秒处理五次,因此理论上速度达到一定上限的情况下确实存在不能被检测到的情况;若物体运动速度过慢,导致相邻几帧变化差值较小,而被判断无法触发移动侦测。由于运动物体速度过快或者过慢易出现漏报。
    2、运动物体较小
    若运动物体较小,占画面像素比较小,导致运动区域像素占比较小,低于设定的触发阈值,VDA分析后判定无法触发移动侦测;例如:远处飞的鸟,由于运动物体较小易出现漏报。
    3、运动物体与背景亮度的反差
    现实中可能存在运动物体的亮度与背景亮度很接近的情况,导致相邻帧差值较小,低于设定触发的阈值而无法触发移动侦测。例如:一个皮肤很黑的人穿着黑色的衣服在晚上走过一块背景为黑色的墙这个场景。由于背景、环境与移动物体的亮度反差较小,导致无法触发移动侦测,出现漏报。
    4、镜头前飞虫或灰尘(主要是晚上)
    正常情况下飞虫与灰尘的移动不应该导致移动侦测的触发,实际上白天确实很少因为飞虫触发移动侦测。但是在晚上,一些飞虫和灰尘却会很显眼,离镜头距离较近使得画面像素占比增大,同时红外反射导致亮度差增大,这些因素综合起来导致IPC某些时候会触发移动侦测产生误报。
    5、自然环境的变化
    现实中存在一些自热环境变化的现象,例如:现实中的影子变动、风吹树摇、河水波纹、光照变化等等,这些因素由于达到了算法设置的阈值,发生报警,由于目前IPC没有识别运动物体的功能,这些因素难免会引起误报。
    总结:真正影响移动侦测灵敏度的是阈值的设置;

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空空如也

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